CN110472525A 一种时间序列遥感植被指数的噪声检测方法 （浙江工业大学）_第1页
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一种时间序列遥感植被指数的噪声检测方法一种时间序列遥感植被指数(Time-Series使用单位根检验将各个像素的观测值分为平稳2植被指数使用归一化植被指数NDVI，或者使用增强型植被指数EVI,或者其他植被指其中，平稳序列是指均值和标准差不随时间的变化的序列，而对于非平稳序列集合NS中的像素，利用复合高斯模型等数学模kdr"'="-x"(8)"之间的接近3对于转换后的偏差序列Dj,1和平稳序列S，分别采4[0002]与单期或多期影像相比，时间序列遥感影像能够提供地表特征随时间变化的信指数能够在一定程度上抑制辐射噪声并突出植被等信息，而时间序列植被指数(Time-SeriesVegetationIndex,TSVI)能够描述植被等特征随时间的变化，并已经广泛地应用[0005]阈值分割及其改进方法尝试使用一个或多个阈值将影像分为云影及其干净可以提高云/干净像素的可区分性并简化阈值选择过程。但由于云和干净像素之间缺乏内5[0008]传统噪声检测方法大多假设不同时间的观测值分布在平均值附近的一定范围内核心思想是从非平稳TSVI中分离出周期性变化成分获得偏差，从而将其转化为平稳序列。[0021]植被指数可以使用归一化植被指数NDVI，也可以使用增强型植被指数EVI等其他[0023]判断各个像素的TSVI的变化情况，将其划分到平稳序列集合S或者非平稳序列集6和标准差会随时间变化的序列。平稳序列检验可以采用单位根检测方法，如AugmentedDickey-Fuller检验(ADFTest)等经典方法，其特征在于能够将各个像素划分到[0032]本步骤中可以采用高斯模型及其改进的模型，如非对称高斯模型，也可以采用",其偏差df"表d"'="-xf"(8)j7m,…m>(12)[0059]图2A～图2D是建筑物、水体、森林和农田四种典型地物的归一化差异植被指数[0064]本发明的实施例提供了一种遥感TSVI进行噪声检测的方法，其具体实施方式如[0065]图1展示了不同日期同一研究区的NDVI时间序列影像，颜色由灰变黑表示NDVI值8用噪声偏离均值较大的假设进行检测。幸运的是，研究表明由植被的生长和衰落导致的9DigitalNumber(DN)值表示。据此，构造各个像素的特征向量其中[0086]由于农作物的时间序列中可能存在多对峰谷，因而本实施案[0088]图4A展示了时间序列拟合结果，可以看出本文方法能够有效拟合出时间序列结-xd">(15)[0105]图5展示了使用本实施例得到的噪声检测结果。511中的灰色区这些区域是缺失的或是被污染的，它们不再进入后续的应用或者通过一定的方法进行填

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